ChessAI Deep Learning Chess Move Predictor CNN

Chessai-deep-learning-chess-move predictor-cnn

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีโครงการ Python ที่ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ลึกเพื่อทำนายการเคลื่อนไหวหมากรุกที่ดีที่สุดโดยได้รับตำแหน่งบอร์ดในรูปแบบ Fen (Notation-Edwards) โครงการนี้ใช้เครือข่าย Neural Convolutional (CNNS) เพื่อทำนายประเภทชิ้นส่วนอัลฟ่า (คอลัมน์) ปลายทาง (คอลัมน์) และหมายเลขปลายทาง (แถว) สำหรับการย้ายครั้งต่อไป

ภาพรวม

โครงการมีส่วนประกอบต่อไปนี้:

• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อแปลงสัญกรณ์ Fen เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
• แบบจำลองการเรียนรู้ลึกสามแบบแยกต่างหากสำหรับการทำนายประเภทชิ้นส่วนอัลฟ่าและจำนวนสี่เหลี่ยมจัตุรัสปลายทาง
• การฝึกอบรมและการประเมินผลของโมเดลเหล่านี้โดยใช้ชุดข้อมูลของเกมหมากรุกเคลื่อนไหว
• ฟังก์ชั่นในการทำนายการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดสำหรับตำแหน่งบอร์ด FEN ที่กำหนด

ความต้องการ

ในการเรียกใช้โครงการนี้คุณจะต้อง:

• Python 3.x
• Tensorflow และ Keras
• Python Chess Library ( python-chess )

คุณสามารถติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นโดยใช้ pip ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:

 pip install chess tensorflow

การใช้งาน

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูลไปยังเครื่องในพื้นที่ของคุณ
2. ฝึกอบรมแบบจำลองการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยใช้สคริปต์การฝึกอบรมที่เกี่ยวข้อง
3. หลังจากการฝึกอบรมให้ใช้ฟังก์ชั่น predict_best_move เพื่อทำนายการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดสำหรับตำแหน่งบอร์ด FEN ที่กำหนด

 fen_board = 'r1bqkbnr/ppp2ppp/2n5/3Bp3/4P3/5Q2/PPPP1PPP/RNB1K1NR b KQkq - 0 1'
best_move = predict_best_move ( fen_board )
print ( "Best next move:" , best_move )

ไฟล์รุ่น

โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม (piece_model.h5, alpha_model.h5 และ number_model.h5) สามารถให้บริการตามคำขอที่ [email protected]

อย่าลังเลที่จะสำรวจและปรับปรุงโครงการนี้สำหรับการทำนายและการวิเคราะห์การย้ายหมากรุก การเข้ารหัสมีความสุข!